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Anthropic compra 20 anni di energia per Claude: il Bitcoin lascia spazio all’AI

Per vincere la corsa all’intelligenza artificiale non basta più avere il modello migliore. Bisogna trovare anche una presa abbastanza grande a cui collegarlo.

Anthropic sembra averlo capito molto bene. La società fondata da Dario e Daniela Amodei avrebbe raggiunto un accordo da 9,1 miliardi di dollari con Riot Platforms per assicurarsi 191 megawatt di capacità nel campus di Rockdale, in Texas. Il contratto ha una durata ventennale e, secondo quanto riportato da Bloomberg sulla base di fonti vicine all’operazione, dietro il cliente definito ufficialmente da Riot come un “leading frontier AI lab” ci sarebbe proprio la società che sviluppa Claude.

Nvidia porta le GPU a Wall Street: i chip AI diventano una nuova classe di investimento

Cinquecento miliardi di dollari. Non un fatturato, non una capitalizzazione, ma una promessa di credito. Nvidia, il colosso di Santa Clara che ha trasformato le schede grafiche in oro digitale, ha deciso che i suoi chip non devono più essere solo venduti. Devono essere finanziati, garantiti, cartolarizzati. In una parola: devono diventare un asset, come un centro commerciale o un tratto di autostrada a pedaggio.

L’AI presenta il conto? Apple aumenta i prezzi di Mac e iPad, ma il vero problema sono memorie e storage

Nell’immaginario collettivo, il costo dell’intelligenza artificiale è rappresentato dai miliardi investiti nei modelli, dai supercomputer e dalle GPU di Nvidia. Una visione rassicurante, perché ci portava a pensare che fosse un problema riservato ai giganti della tecnologia. Poi è arrivato il momento in cui quel conto ha iniziato a percorrere la filiera e a fermarsi sulla scrivania di chi deve acquistare un computer. E Apple lo ha appena confermato ufficialmente.

Nvidia H100 il paradosso Cinese: come le restrizioni USA hanno creato un mercato nero da miliardi per le GPU AI

Il paradosso è servito, e come sempre la Silicon Valley e Shenzhen giocano una partita a scacchi con regole che cambiano ogni giorno. Gli Stati Uniti vietano l’export delle GPU Nvidia H100 e A100 in Cina, e la Cina risponde con un sorriso sornione, trasformando l’embargo in un’opportunità di business. A Shenzhen, cuore pulsante del tech cinese, una dozzina di aziende boutique sta facendo fortuna riparando proprio quei chip che ufficialmente non dovrebbero neanche trovarsi nel Paese. È l’ironia della geopolitica tecnologica: vieti un prodotto e ne moltiplichi il valore di mercato, creando un’industria parallela che prospera nell’ombra ma con margini da far impallidire i listini di Wall Street.

Ant Group sfida Nvidia: LLM addestrati con chip cinesi, taglio del 20% ai costi

Ant Group, il colosso fintech affiliato ad Alibaba, sta riscrivendo le regole del gioco nell’intelligenza artificiale. Mentre gli Stati Uniti impongono restrizioni sempre più rigide sull’export di chip avanzati, la Cina risponde con innovazione e adattamento. Il team Ling di Ant ha dimostrato che è possibile addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) utilizzando GPU di produzione locale, riducendo così la dipendenza da Nvidia e abbattendo i costi di training del 20%. La notizia, che potrebbe ridisegnare il mercato AI, è stata pubblicata su arXiv, una piattaforma di ricerca scientifica open-access.

GPU NVidia per l Intelligenza Artificiale

GPU NVidia per l’Intelligenza Artificiale, perché vengono usati solo questi processori?

Le GPU NVIDIA per l’Intelligenza Artificiale sono molto utilizzate perché offrono grandi vantaggi rispetto alle CPU tradizionali. Il motivo principale è la loro capacità di elaborare più operazioni in parallelo, rendendole ideali per addestrare modelli di machine learning e deep learning. Grazie a questa architettura, possono gestire enormi quantità di dati in meno tempo, accelerando i processi di calcolo. Non è un caso che per il 2025 NVidia punti più all’Intelligenza artificiale che al mercato dei videogames.

Seeweb e AMD MI300X: l’Europa entra nell’era del GPU cloud computing avanzato

Il GPU cloud computing sta vivendo una trasformazione epocale grazie all’introduzione dei chip AMD Instinct MI300X, progettati per potenziare sia l’addestramento sia l’inferenza dei modelli di intelligenza artificiale. Questa innovazione rappresenta un passo avanti significativo nell’elaborazione dei dati ad alte prestazioni, offrendo maggiore efficienza e scalabilità per un’ampia gamma di applicazioni, dall’imaging medicale al rendering 3D, fino alle simulazioni scientifiche e all’analisi predittiva.

L’impatto di questi chip non si limita solo al miglioramento delle performance. La loro architettura avanzata e l’integrazione con lo stack software open source ROCm stanno ridefinendo le modalità di sviluppo e distribuzione dei modelli di intelligenza artificiale, rendendo più accessibili soluzioni avanzate senza le tradizionali limitazioni imposte dalle architetture proprietarie.

Huawei Ascend 910C: Il Gigante del Calcolo che Sfida i Limiti del Mercato e il Dominio dei Chip NVIDIA e aiuta Deepseek

La competizione nel mondo dell’intelligenza artificiale e delle soluzioni di calcolo avanzato è sempre più agguerrita, con aziende come NVIDIA che detengono una fetta importante del mercato grazie alle loro GPU e ai processori specializzati per il deep learning. Tuttavia, un attore emergente come Huawei, con la sua serie di chip Ascend, sta facendo rumore, proponendo soluzioni ad alte prestazioni come l’Ascend 910C, che, pur con un prezzo nettamente inferiore, offre capacità di calcolo sorprendenti. Questo scenario diventa ancora più interessante quando si considera l’influenza del ban tecnologico USA e il ruolo che piattaforme come DeepSeek potrebbero svolgere nell’adozione di queste nuove soluzioni.

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